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基于特征模板提取及SVM的观点句识别
引用本文:王乐,闭应洲.基于特征模板提取及SVM的观点句识别[J].广西师范学院学报(自然科学版),2014(3):85-89.
作者姓名:王乐  闭应洲
作者单位:广西师范学院 计算机与信息工程学院,广西 南宁,530023
摘    要:为了有效识别中文微博的观点句,提出了基于Hownet词典及模板的特征提取方法,并使用SVM算法对微博中的观点句进行识别。运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取,并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板。实验结果表明:算法具有优越性和有效性。

关 键 词:观点句识别  微博  二元模板  特征提取

Opinion Sentences Identification Based on Feature Extraction Model and SVM
WONG Le,BI Ying-zhou.Opinion Sentences Identification Based on Feature Extraction Model and SVM[J].Journal of Guangxi Teachers Education University:Natural Science Edition,2014(3):85-89.
Authors:WONG Le  BI Ying-zhou
Institution:WANG Le;BI Ying-zhou;School of Computer and Information Engineering,Guangxi Teachers Education University;
Abstract:
Keywords:opinion sentence identification  micro-blogs  binary feature pattern  feature extrac-tion
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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